Чи загрожує штучний інтелект професії UX-дизайнера, чи він лише підливає олії у вогонь проблем, які в індустрії існували й раніше? Дизайнер Расел Пінкстон у матеріалі на Medium-виданні UX Collective шукає відповідь, відштовхуючись від ширшої дискусії про те, що насправді роблять великі мовні моделі. Його головна теза проста: для дизайну важливий результат, а не лише артефакт, тобто те, чи користувач досягає своєї мети, а не те, як виглядає макет.
Текст починається з дебатів, які відбулися 2025 року в Музеї історії комп’ютерів разом із журналом IEEE Spectrum. Лінгвістка Емілі Бендер з Університету Вашингтона називає LLM «стохастичними папугами», тобто системами, які лише передбачають наступне слово і не розуміють сказаного. Себастьян Бубек з OpenAI заперечує: на його думку, судити варто за тим, що система робить, а не за тим, чи розуміє вона так, як людина. Пінкстон бере з цієї суперечки практичний висновок. Для дизайнера питання не в тому, чи «думає» модель, а в тому, чи допомагає вона створювати продукти, якими можна користуватися.
Сам автор, за його словами, понад рік щодня проводить з ШІ-інструментами більше восьми годин у різних типах проєктів. Його спостереження неоднозначні. Застосунки, які зібрані ШІ-генераторами за лічені хвилини, потребують тижнів ітеративної роботи з дизайном, перш ніж стануть зручними. Тобто швидкість створення інтерфейсу не означає швидкість появи продукту, який працює для людей. Пінкстон вважає, що ШІ найкраще підходить для синтезу досліджень, опрацювання звітів і прототипування, але не для дизайнерського судження, яке визначає, що саме варто будувати і для кого.
Окремо автор розбирає ринок праці. Кількість вакансій дизайнерів на сайті Indeed подвоїлася у 2021–2022 роках, а потім до середини 2023-го впала приблизно на 70%. Трекер вакансій у технологіях TrueUp фіксує схожий спад, після якого кількість відкритих позицій стабілізувалася приблизно на рівні 2200 з осені 2023 року. Водночас опитування Figma за 2026 рік показує, що 72% дизайнерів користуються генеративним ШІ, а 89% з них кажуть, що він прискорює їхню роботу. Пінкстон звертає увагу на важливу деталь: падіння почалося до появи ChatGPT, тож однозначно винити ШІ в скороченні вакансій не можна. Ймовірніше, працює класичний дисбаланс попиту й пропозиції, коли на ринок виходить багато нових фахівців, а ролей стає менше.
Найбільше автора турбує інше: професія може змінитися до невпізнання, навіть якщо не зникне повністю. Він пояснює це через поняття «дизайн за цифрами», тобто віру в те, що виконання певних кроків гарантує добрий дизайн. Цей підхід має довгу історію. Рух методів дизайну 1960-х років намагався зробити проєктування лінійним і повторюваним, але згодом його критикували за надмірну механістичність. Дизайнер Горст Ріттель, один із авторів концепції «злісних проблем», наголошував, що складність дизайну полягає якраз у тому, що його задачі не мають чітко визначеного розв’язку. Пінкстон додає, що сучасний design thinking часто зводять до стікерів і чеклістів, і ШІ здатен посилити цю спрощену версію, а не глибоку роботу з проблемою.
Для українських команд висновок Пінкстона має практичний сенс. Генеративні інструменти вже доступні на нашому ринку, і багато агенцій та студій використовують їх для ескізів, прототипів і розбору досліджень. Ризик полягає в тому, щоб сприймати швидкий результат за готовий продукт і скорочувати етапи перевірки з користувачами. Для продуктових команд, дизайнерів і менеджерів це нагадування: метрики успіху користувача, а не кількість згенерованих екранів, мають визначати, чи робота завершена.
4
Джерело: Design by numbers: is AI ruining UX or just pouring gasoline on the fire?
